openai-node를 사용하여 채팅 응답 요청을 어떻게 할 수 있나요?

node package를 사용하여 제목 + 본문과 함께 일반적인 질문에 대답하도록 하고 있습니다 (참고: 스택 오버플로 질문이 아님). 하지만 GPT3에 채팅 요청을하는 방법을 볼 수 없습니다. 제가 찾은 가장 가까운 것은 완료입니다.

const completion = await openai.createCompletion({

model: 'text-davinci-003',

prompt: `Please provide an answer to the question below.\n#${question.title}\n${question.text}`,

temperature: 0.9

});

하지만, 예상대로 이것은 대답을 제공하지 않을 뿐만 아니라, 추가로 문장을 덧붙이며 질문을 확장할 것입니다. 어떻게 하면 API를 호출하여 https://chat.openai.com/chat와 같은 일을 수행할 수 있을까요? 거기에 좋은 멀티 라인 답변이 제공될 것입니다만, 그들의 API를 사용하여 그것을 복제하는 방법을 이해할 수 없습니다.

답변 1

실제로는 createCompletion가 당신이 찾고 있는 방법이지만, 조금 조정해야 합니다. 이렇게 해보세요.

const completion = await openai.createCompletion({

model: 'text-davinci-003',

prompt: `Please provide an answer to the question below.\n#${question.title}\n${question.text}`,

temperature: 0,

max_tokens: 500,

top_p: 1,

frequency_penalty: 0.0,

presence_penalty: 0.0

});

샘플 질문

저는 숫자 배열을 가지고 있습니다. 예를 들어,

const numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 어떻게 chunk 메소드를 만들어 특정 길이의 청크로 나눌 수 있을까요? 예를 들어:

상수 숫자 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 상수 청크 = 청크(숫자, 3)

// [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 어떻게하면 될까요?

샘플 답변

JavaScript에서 청크 알고리즘을 만들기 위해 Array.prototype.slice() 방법을 사용할 수 있습니다. 이 slice() 방법은 시작 인덱스와 종료 인덱스 두 개의 인수를 취하고 두 인덱스 사이의 원래 배열에서 요소를 포함하는 새 배열을 반환합니다.

For example, to create a chunk algorithm that splits an array into chunks of a certain length, you could use a `for` loop to iterate over

배열을 사용하여 slice() 방법을 사용하여 새로운 배열을 생성하고 원래 배열에서 두 인덱스 사이의 요소를 포함시킵니다.

Here is an example of a chunk algorithm in JavaScript:

```js

function chunk(arr, size) {

const chunked = [];

for (let i = 0; i < arr.length; i += size) {

chunked.push(arr.slice(i, i + size));

}

return chunked;

}

const numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

const chunks = chunk(numbers, 3)

// [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]

```

답변 2

openai-node를 사용하여 채팅 응답을 요청하는 방법

openai-node는 인공지능 모델인 GPT-3에 액세스하여 채팅 응답을 생성하는 데 사용됩니다. 이 기술은 다양한 산업 분야에서 사용될 수 있으며, 예측 가능성과 효율성이 높은 대화를 생성하는 데 매우 유용합니다.

openai-node를 사용하여 채팅 응답을 요청하는 방법은 매우 간단합니다. 먼저 openai-node 모듈을 설치하고 GPT-3 API 키를 가져와야 합니다. 그다음, 채팅을 시작하려는 사용자 입력을 지정하고 openai-node의 'completions.create()' 메서드를 사용하여 GPT-3 모델에 전송합니다. 이 메서드는 GPT-3 모델에서 생성된 응답을 반환합니다.

아래는 openai-node로 채팅 응답을 요청하는 예제 코드입니다.

```

const openai = require('openai-node');

const apiKey = 'yourapikey';

const engine = 'text-davinci-002';

const openaiInstance = new openai(apiKey);

const chatPrompt = 'Hello, can you help me find some restaurants in the area?';

openaiInstance.completions.create({

engine,

prompt: chatPrompt,

maxTokens: 50,

n: 1,

stop: ['\n']

}).then((response) => {

console.log(response.data.choices[0].text);

}).catch((err) => {

console.log(err);

});

```

위 코드에서 'text-davinci-002'는 사용할 GPT-3 모델 엔진을 지정하고, 'Hello, can you help me find some restaurants in the area?'는 사용자 입력입니다. 'maxTokens'와 'n' 매개변수는 생성된 응답의 길이와 반환할 응답 수를 지정합니다. 'stop' 매개변수는 생성된 응답에 포함되지 않아야 하는 단어나 문장을 지정합니다.

위 코드에서 'console.log(response.data.choices[0].text)'는 GPT-3 모델에서 생성된 채팅 응답을 콘솔에 출력합니다.

결론적으로, openai-node를 사용하여 채팅 응답을 요청하는 것은 매우 쉽습니다. GPT-3 모델을 활용하여 예측 가능성과 효율성이 높은 대화를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 산업 분야에서 다양한 응용 프로그램을 가질 수 있으며, 미래에 더욱 발전할 것입니다.